雖然物聯(lián)網(wǎng)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)各不相同，但幾乎所有這些預(yù)測(cè)都會(huì)出現(xiàn)非?？焖俚脑鲩L(zhǎng)，大致在未來(lái)幾年每年25％的范圍內(nèi)，在三年內(nèi)全球范圍內(nèi)達(dá)到半萬(wàn)億美元。另一份報(bào)告預(yù)測(cè)，到2020年，全球物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量將增長(zhǎng)到200多億，超過(guò)全球人口的兩倍。

　　然而，物聯(lián)網(wǎng)火熱的另一個(gè)好處正在出現(xiàn)。這就是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提升人類潛力的能力，前提是企業(yè)可以隨著物聯(lián)網(wǎng)的激增而修改一些業(yè)務(wù)流程和運(yùn)營(yíng)。

　　因此，IT簡(jiǎn)化了一些復(fù)雜的分析輸出，使前線的操作員能夠識(shí)別何時(shí)形成生產(chǎn)瓶頸。傳感器以及物聯(lián)網(wǎng)卡的使用結(jié)果是生產(chǎn)設(shè)備效率提高，節(jié)省下游資本支出。

　　雖然傳感器將產(chǎn)生并通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)卡傳輸從未有過(guò)的大量數(shù)據(jù)，但復(fù)雜的平臺(tái)將需要管理、分析并最終從所有數(shù)據(jù)中創(chuàng)建業(yè)務(wù)洞察。換句話說(shuō)，需要這樣的平臺(tái)以通過(guò)將IoT數(shù)據(jù)與諸如事務(wù)數(shù)據(jù)之類的其他源混合然后將其建模為具有一致度量的框架來(lái)帶來(lái)更深層的前后互動(dòng)。

　　這些平臺(tái)也將越來(lái)越多地利用人工智能，因?yàn)槿斯ぶ悄艿倪M(jìn)步帶來(lái)了與物聯(lián)網(wǎng)的融合。事實(shí)上，專家認(rèn)為AI很快將成為物聯(lián)網(wǎng)解決方案不可或缺的一部分。其原因在于物聯(lián)網(wǎng)的主要功能，如物聯(lián)網(wǎng)卡和傳感器，正在導(dǎo)致傳統(tǒng)設(shè)備轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄茉O(shè)備。物聯(lián)網(wǎng)需要智能機(jī)器。因此需要AI。

　　國(guó)內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)卡交易平臺(tái)物聯(lián)卡之家表示，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的關(guān)系將擴(kuò)大最接近行動(dòng)的工人的人力潛力。他們將有權(quán)做出明智的、關(guān)鍵的業(yè)務(wù)決策，而無(wú)需尋求更高級(jí)別的許可或指令。通過(guò)確定主要機(jī)器何時(shí)發(fā)生故障，通過(guò)主動(dòng)維護(hù)防止故障，工人將更好地進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，他們還將熟練地處理更多的規(guī)定性任務(wù)。隨著人工智能與物聯(lián)網(wǎng)和“學(xué)習(xí)”協(xié)同工作，隨著越來(lái)越多的數(shù)據(jù)涌入復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，基于人工智能的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)最終可以學(xué)會(huì)自主地采取許多行動(dòng)，